文/陸以達
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從可以領會意圖識別情緒的聊天機器人，到夢幻般的圖像創(chuàng)作，再到復雜的 DNA 蛋白質建模……ChatGPT吸引了全世界的想象力，并且把數(shù)字經濟帶向了另一個歷史性的節(jié)點。人工智能正在充當無形的虛擬行政助理，輔助保險理賠估算，甚至進行法律援助。
大模型（LLM）狹義上指基于深度學習算法進行訓練的自然語言處理（NLP）模型，它是讓人工智能產生以上魔力的基礎。為了讓各個行業(yè)受益于大模型這樣的數(shù)字經濟基礎設施的更新和進步，6月19日，騰訊云首次公布行業(yè)大模型研發(fā)進展，依托騰訊云TI平臺打造行業(yè)大模型精選商店，為客戶提供MaaS（Model-as-a-Service）一站式服務，幫助其他應用者開發(fā)在大模型的基礎上定制、開發(fā)智能應用。
技術的爆發(fā)令所有人興奮，但對于商業(yè)用途而言，成本和預算卻是現(xiàn)實的考量。從規(guī)模上看，目前千億級參數(shù)規(guī)模的大模型已經成為主流。各個大廠動輒比拼量級，通過足夠大的規(guī)模促成“涌現(xiàn)”。通用大模型的訓練不但需要依賴大規(guī)模的GPU芯片支持算力，也需要海量的訓練數(shù)據(jù)和漫長的訓練周期，昂貴且耗時，是大玩家才能負擔得起的巨大投入。
騰訊集團高級執(zhí)行副總裁湯道生在大模型及智能應用技術峰會上就模型、數(shù)據(jù)、應用與算力拆解了大模型在產業(yè)落地的方案，他指出，一味強調規(guī)模的大模型并不是滿足行業(yè)場景需求的最優(yōu)解：“客戶更需要有行業(yè)針對性的大模型，再加上企業(yè)自己的數(shù)據(jù)做訓練或精調，才能打造出實用性高的智能服務。企業(yè)所需要的是在實際場景中真正解決了某個問題，而不是在100個場景中解決了70%-80%的問題?！?/span>
激動人心但昂貴的技術如何落地？關于創(chuàng)新技術的應用，麻省理工學院（MIT）麥戈文人腦研究院創(chuàng)始人帕特里克·麥戈文先生說過一句樸素的至理名言：“尋找那些用戶需求沒有得到滿足的領域。”大模型尋找到真正的落地場景，需要特定行業(yè)和專業(yè)領域的知識。只有經過了特定的“調教”，通用模型才能擴展延伸成行業(yè)模型甚至場景模型，解決商業(yè)痛點，滿足市場的需要。
圖：騰訊云副總裁、騰訊云智能負責人、優(yōu)圖實驗室負責人吳運聲
大模型三千，讓客戶也可以取一瓢
面對一些中小型企業(yè)無法承擔大模型落地高昂成本的落地問題，大模型不但要會“計算”，也需要能夠為客戶著想，會“算計”，成為可負擔、具有可及性、可以帶來商業(yè)回報的技術。
“行業(yè)大模型與產業(yè)的結合尚處于早期階段，針對產業(yè)的標記和模型訓練仍然在摸索的過程中，而產業(yè)對大模型的理解和運用也才剛起步?！彬v訊云副總裁和智能負責人吳運聲認為，“讓客戶真的能夠用起來，幫助他解決問題，才是大模型落地發(fā)揮作用的時刻?！?/span>
吳運聲指出：“我們發(fā)現(xiàn)，大模型在不同的參數(shù)影響下確實會表現(xiàn)出一些區(qū)別，像邏輯推理、數(shù)學推理等等確實要到幾十B甚至上百B的規(guī)模才能比較大的提升；但是，一些開放問答或者其他維度，通過小模型、量化其他方式維持在十幾B，甚至比較小的一個范圍內，就可以滿足客戶的需求，達到小問題用大模型這個愿景?！?/span>
因此，針對問題，找到最合適的模型，以最低的成本，匹配最好的服務，才是掃清大模型落地產業(yè)的障礙。有一些垂直行業(yè)、領域或者產品，它所涉及的數(shù)據(jù)量本身并不大，其實用小參數(shù)可能效果會更好。
在依托騰訊云TI平臺MaaS一站式服務的精選商店里，企業(yè)客戶可根據(jù)自身業(yè)務場景需求，“量體裁衣、按需定制”不同參數(shù)、不同規(guī)格的模型服務，選購涵蓋模型預訓練、模型精調、智能應用開發(fā)等一站式行業(yè)大模型解決方案。在TI平臺內置高質量行業(yè)大模型基礎上，企業(yè)加入自己獨有的場景數(shù)據(jù)，就可以快速生成自己的專屬模型，大幅降低大模型應用門檻。
“結合客戶的需要，評估解決問題的難度，選擇對應的模型，形成定制化的整體解決方案。有的場景預算甚至不會提升，而是降低。”吳運聲說，“一些問題場景原來是無法解決的，大模型可以解決，一些場景問題原來需要多個模型解決，現(xiàn)在只需要一個模型解決，因此，可以更加節(jié)省人力和資源?！?/span>
騰訊云TI平臺以前更強調工具的屬性，如今在升級為MaaS后，得到了騰訊云內置行業(yè)大模型的加持。這意味著下游產業(yè)和公司可以站在騰訊云的肩膀上繼續(xù)拓展人工智能的想象力，利用TI平臺提供的完善的大模型工具鏈，包括數(shù)據(jù)標注、訓練、評估、測試和部署等全套工具，進一步打磨大模型的能力，為行業(yè)提供高性能的方案。在這樣的基礎上，場景和應用公司可以更好地用例打磨細節(jié)，節(jié)省了巨大的投入成本，避免“殺雞用牛刀”落地問題。
圖：騰訊云MaaS全景圖
產業(yè)場里練兵，哪些用例已經走馬上任？
大模型意味著數(shù)字基礎設施的升級，也預示著相關的創(chuàng)新工具箱的爆發(fā)。在這艘全新的數(shù)字母艦上，行業(yè)新數(shù)字化的遷徙已經發(fā)生。想要大展拳腳的技術必須找到市場，而市場就在產業(yè)和生態(tài)中。目前的MaaS覆蓋了金融、傳媒、文旅、政務、工業(yè)等多個行業(yè)場景，騰訊云意在鎖定船票，開始征途。
依托在高性能算力及大模型能力方面的積累，騰訊云已在大模型行業(yè)應用方面共創(chuàng)了50多個行業(yè)解決方案，在智能客服、光學字符識別（OCR）、跨模態(tài)檢索等領域有廣泛實踐，大模型被調教完之后，直接可以完成這些行業(yè)的下游任務。
“以前客戶服務需要就相應的流程配置大量的知識庫、模塊和畫布，而如今，行業(yè)大模型不但可以提供更高效的方案，它甚至還可以識別客戶的意圖，做情緒分析，并且給出更人性化的回復?！痹诜窒戆咐龝r，吳運聲表示，客戶對行業(yè)大模型持歡迎的態(tài)度，只要打消顧慮，解決真問題，帶來真效用，行業(yè)就會擁抱新技術。
在研發(fā)進展的發(fā)布會上，騰訊云拿出了幾個案例：客服問答服務已經涵蓋了文旅行業(yè)的定制化服務、政府政務問答和教育就業(yè)類的咨詢場景；跨模態(tài)檢索方面，騰訊云TI平臺原生模型開始服務于剪輯師，大力提升了視頻制作和分發(fā)的效率；銀行服務也受惠于OCR的智能化，實現(xiàn)了95%以上準確率的文件智能識別和關鍵詞提取，將文件數(shù)據(jù)轉化為結構化數(shù)據(jù),全面提升運營效率。
“大模型只是開端，AI與產業(yè)的融合，將綻放出更有創(chuàng)造力的未來。”湯道生在主題演講中說，“回顧過去，人工智能的發(fā)展是結合開放數(shù)據(jù)的積累、算法的創(chuàng)新與算力的突破共同推動的；也是全球科技企業(yè)、高校與研究機構共同努力，通過代碼的開源與研究成果的分享，開放共建的成果。”讓AI普惠產業(yè)和生活，是大模型服務數(shù)字經濟的最終目的。
